《Computers and Electronics in Agriculture》：An agents-based tool for simulating farmers operation in irrigation districts
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高效管理水资源对应对未来干旱至关重要。传统方法采用集中式视角仅依据水文学准则，但未考虑分散的农户自主决策、私有知识和利益冲突。本文构建了基于代理的系统，整合农户、泵站和气象站角色，通过BDI逻辑实现可解释决策控制，并利用GAMA平台结合GIS地形信息进行动态模拟。
J. Carbo|S. Zubelzu|J.M. Molina
马德里卡洛斯三世大学计算机科学系，地址：Av Gregorio Peces Barba 22, Colmenarejo, 28270, 马德里，西班牙
摘要
由于未来长期干旱可能导致水资源短缺，因此高效管理水资源变得越来越重要。通常认为水资源是由供水商根据水文标准从中心化的视角进行管理的，但需要建立能够明确表示用水者及其复杂决策和互动的模型，因为用水者具有相互冲突的目标、私有信息以及自主性。在农民网络的背景下，供水实体（泵站）计算提供给连接农民的水压，而农民则自主决定是否以及何时接入网络。本文介绍了一个基于代理的系统，该系统包括农民、供水代理和提供每日天气预报的天气站的角色。系统还包括用于排除它们之间循环互动的协议，以及用于表达该领域谓词、动作和概念的本体。由于农民的决策可能带来经济和法律后果，这些决策由BDI逻辑进行控制，从而确保可解释性和完全可控性。该代理系统使用GAMA平台实现，以便与网络的GIS地形信息集成。
引言
灌溉农业占全球淡水消耗量的72%（Zhang等人，2021a）。灌溉区在为全球许多地区的作物提供水源方面发挥着重要作用。灌溉区内的农民共享共同的水利基础设施以满足作物的用水需求。这些区域通常由一个中央机构管理，该机构在考虑农民需求、网络的最大输送能力以及外部约束（如能源成本、法规）的情况下运行网络，在这种高度相互依赖的系统中，任何一方的行为都会影响其他方的决策（Li等人，2023；A. García-Prats，2016）。
许多不可控因素，如天气条件、种植策略、作物生长、土壤性质或灌溉技术，决定了作物的用水需求。农民关于灌溉的决策影响着网络的操作条件、管理者的决策，最终也影响着所提供的服务。这意味着连接到网络的农民的数量、位置和特征决定了网络的整体供应条件（总流量和上游水头）以及每个水龙头的流量和水压。
网络管理通常介于两种极端之间：一种是轮流供水，农民在预定的时间接收水；另一种是按需供水，根据请求提供水。虽然轮流供水相对容易实施，但一些限制（如电价波动、泵站性能或网络过载风险）阻碍了严格的按需供水。这种框架，尤其是按需供水，代表了一种多个人在有限信息下互动的场景，他们共享一个系统来获取具有特定要求的资源，他们的决策既影响系统也影响其他用户。文献为捕捉这种复杂性做出了大量努力，以设计和模拟灌溉网络的运行。现有的方法从最初的Clément公式（Clément，1966）用于估算设计峰值流量，到FAO技术文件59（Lamaddalena和Sagardoy，2000），再到最近开发用于模拟灌溉网络运行的工具（Kilic和?z?akal，2024；Zhao等人，2024），以及优化调度算法（Pardo等人，2022），最大化水和能源节约的策略（Zhang等人，2023；Zhao等人，2023；Aminpour等人，2022），在社会、经济和环境目标之间的权衡（Li等人，2021），或在不确定性条件下整合用户偏好（Zhang等人，2021b；Li等人，2025）。大多数模拟都是从集中和静态的角度来解决问题的，其中网络根据用户行为和特定的监管、能源、社会或经济情景做出响应（参见例如Creaco等人（2023），该模型通过随机生成的情景纳入了用户的操作）。
从数学角度来看，如果管理者拥有完整的信息并能够直接决定农民的决策，集中式视角可能有助于解决所定义的问题。然而，几个因素使得这变得不现实，反而指向了一个分布式社会决策的场景：
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私有信息：农民不分享关于作物状态、土壤湿度或预期灌溉时间的全部信息。
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决策自主性：农民可能不愿意委托灌溉决策。
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利益冲突：网络容量有限，同时连接的农民越多，性能不佳的风险越大。
这个问题的特点——动态和不确定的环境、隐私要求、不完整的信息、异构资源以及相互冲突的目标——符合分布式管理问题的定义，这属于代理理论的范畴。基于代理的模拟为自动化与人相关的系统提供了一种强大的方法，因为代理代表自主的、异构的参与者，他们的行为源于自己的决策和与同伴的互动（Wooldridge，2009）。例如，An等人（2014）提出代理可以处理耦合的人-自然系统的复杂性，提高对潜在动态的表示和理解。代理理论之前已被应用于农业水资源管理（例如，Jimenez等人（2020）；Barreteau等人（2004）；Emami等人（2024）；Anbari等人（2021）；M. Le Bars等人（2005）；Agyeman等人（2024）），显示出与物理建模和机器学习的强大整合潜力。其他工作也间接涉及与灌溉区相关的话题（Wang和Singh，2006；A.-F. Jiménez，2022）。
当前用于设计和管理灌溉区的理论可以从结合相关方真实行为的方法中大大受益。虽然运营的物理过程已经被很好地理解，并且有许多工具可以准确确定水力功能，但这些工具在很大程度上依赖于关于网络运行条件的假设，而这些条件又受到人类决策（农民和管理者）在高度复杂情景（环境、监管、技术等）中的影响，当前方法未能充分捕捉这些因素。这一限制不仅影响了灌溉区和网络的最佳管理，也影响了设计理论在项目阶段的效率。传统的灌溉分配网络设计理论通常依赖于关于农民行为的简化假设（例如，Clément的公式（Clément，1966），该公式假设水龙头的操作遵循统计二项分布，参见例如Zapata等人（2023）），通过使用更真实的基于代理的操作场景生成器，可以提高这些假设的准确性，从而更好地参数化水力模型。无论是为了管理还是设计目的，高效模拟灌溉区都需要更现实的方法，这些方法不仅要捕捉个体决策，还要捕捉他们的互动，以及管理者和管理者决策之间的相互依赖性。本文的基本假设是，代理理论可以提供一种工具来满足这些需求，从而在模拟中提供更高的准确性，从而实现更好的设计和管理，并更好地与新兴技术（例如高级监控或数据科学工具）集成。
基于这些考虑，本文的主要目标是提出一个使用代理来模拟灌溉区运行的理论框架。为了说明方法并讨论潜在的未来发展和限制，本文提出了两个简化的案例研究，展示了模型配置、功能以及水力理论和代理的集成。
本文的结构如下：第2节介绍了水文问题的数学表述（2.1）和代理、角色、协议及本体的描述（2.2），包括它们的定义（2.3）以及推理和操作（2.4）；第3节展示了模型实现（3.1），概述了潜在的未来改进和应用（3.2），并讨论了限制；最后是第4节的结论。
方法论
方法论
本节首先定义了农民的灌溉管理操作和灌溉网络的水力基础（第2.1节）。这些基础是第2.2至2.4节讨论代理定义、推理和通信的基础：第2.2节介绍了本体和一般方法，第2.3节介绍了定义和通信协议，第2.4节介绍了内部推理。
结果与讨论
结果部分分为两个小节。第一小节（第3.1节）使用图2所示的简单案例研究展示了模型实现，其设置在第3.1.1节中描述，而第3.1.2节展示了一些模拟结果。第二小节（第3.2节）提供了来自更复杂的实际灌溉网络的简化结果，并讨论了潜在的未来发展和应用。
结论
本文提出了一种将水力计算与代理理论相结合的新方法来模拟分布式灌溉网络。据作者所知，此前还没有尝试使用可解释逻辑通过代理结合经济和道德决策来模拟分布式灌溉系统。
正如本文从合成网络和实际案例研究中展示的简化结果所示，该模型提供了
CRediT作者贡献声明
J. Carbo：写作 – 审稿与编辑，撰写原始草稿，软件开发，概念化。
S. Zubelzu：写作 – 审稿与编辑，撰写原始草稿，监督，资金获取，概念化。写作 – 审稿与编辑，监督，资金获取，概念化。
写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明
在准备这项工作时，作者没有使用生成式AI或AI辅助技术进行写作。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。
致谢
这项工作得到了西班牙科学和创新部（CACTUS）（参考编号PID2020-118249RB-C22）和经济和竞争力部（MINECO）（参考编号TEC2017-88048-C2-2-R）的公共研究项目的资助。这项工作还得到了马德里政府的支持，依据与UC3M签订的多年协议（EPUC3MXX），以及V PRICIT（区域研究与技术计划）的框架。
Javier Carbo自2008年起在马德里卡洛斯三世大学担任终身副教授职位，此前曾在马德里理工大学、萨拉曼卡宗座大学和法国萨瓦大学任职。他于2002年在马德里卡洛斯三世大学获得计算机科学博士学位，1997年在马德里理工大学获得计算机科学学士和硕士学位。他获得了西班牙教育部长颁发的4次研究卓越奖项（2000–2024年）。他是4位博士生的导师，著有5本书，拥有2项专利，发表了24篇论文。
